最小二乘法及其c 的實現

2021-10-10 23:32:39 字數 1266 閱讀 9007

//最小二乘法的實現

#include#include#include "source.h"

#define length 10

using namespace std;

double fun(int n, double array[length][length])

} }for (ii = 0; ii < n; ii++) //求對角線的積 即 行列式的值

det1 = det1 * array[ii][ii];

//行變換偶數次符號不變

if (iter % 2 == 1)

det1 = -det1;

return (det1);

}void leastsquaremethod(int n,int m, double* x, double* y) , sumy[length] = ;

for (i = 0; i <2*m; i++)

sumx[i] = tempsumx;

sumy[i] = tempsumy;

} int a=0;

//上三角

for (i = 1; i < m + 1; i++)

} //下三角

for (j = 1; j <= m; j++)

} //臨時賦值

for (i = 0; i <= m; i++)

} for (i = 0; i <= m; i++)

d[i + 1] = fun(m+1, arr);//求行列式的值

for (int p = 0; p <= m; p++)

} }d[0] = fun(m + 1, temp);

double z[length];

for (i = 0; i <= m; i++)

char cha = '+';

cout << "擬合資料的" << m << "次多項式為:p" << m << "(x)=" << z[0];

for (i = 1; i <= m; i++)

cout << endl;

}int main()

cout << "\n----------錄入完畢----------" << endl;

cout << "請輸入所求多項式的次數:";

cin >> m;

leastsquaremethod(n, m, x, y);

system("pause");

return 0;

}

最小二乘法及其C 實現

監督學習中,如果 的變數是離散的,我們稱其為分類 如決策樹,支援向量機等 如果 的變數是連續的,我們稱其為回歸。回歸分析中,如果只包括乙個自變數和乙個因變數,且二者的關係可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數,且因變數和自變數之間是線性關係,...

最小二乘法及其c 的實現

目錄 1 引文背景 2 最小二乘法原理介紹 3 最小二乘法在c 上的實現 4 最小二乘法與梯度下降法的比較 一.背景 通過這段描述可以看出來,最小二乘法也是一種優化方法,求得目標函式的最優值。並且也可以用於曲線擬合,來解決回歸問題。難怪 統計學習方法 中提到,回歸學習最常用的損失函式是平方損失函式,...

最小二乘法

include stdafx.h include include const int n 2 const int m 5 int sgn double x void lss double g n 1 int xm,int xn,double x m double p,double w m lss函式...